利用pandas工具输出每行的索引值、及其对应的行数据

输出结果

name      object
ID        object
age       object
sex       object
hobbey    object
dtype: objectname    ID  age   sex hobbey
0   Bob     1  NaN     男    打篮球
1  LiSa     2   28     女   打羽毛球
2  Mary         38     女   打乒乓球
3  Alan  None       None
-----------------------------------------
0 ['Bob', 1, nan, '男', '打篮球']
1 ['LiSa', 2, 28, '女', '打羽毛球']
2 ['Mary', ' ', 38, '女', '打乒乓球']
3 ['Alan', None, '', None, '']

实现代码

import pandas as pd
import numpy as npcontents={"name": ['Bob',        'LiSa',                     'Mary',                       'Alan'],"ID":   [1,              2,                         ' ',                          None],    # 输出 NaN"age":  [np.nan,        28,                           38 ,                          '' ],    # 输出
#           "born": [pd.NaT,     pd.Timestamp("1990-01-01"),  pd.Timestamp("1980-01-01"),        ''],  # 输出 NaT"sex":  ['男',          '女',                        '女',                        None,],    # 输出 None"hobbey":['打篮球',     '打羽毛球',                   '打乒乓球',                    '',],    # 输出 }
data_frame = pd.DataFrame(contents)
data_frame.to_excel("data_Frame.xls")
print(data_frame.dtypes)
print(data_frame)
print('-----------------------------------------')
data_frame_temp=data_frame.copy()# Py之pandas：利用pandas工具输出每行的索引值、及其对应的行数据
for index, row in data_frame.iterrows():     row_lists=list(row)print(index,row_lists)

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